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在数据分析和机器学习领域，聚类作为一种核心技术，对于从未标记数据中发现模式和洞察力至关重要。聚类的过程是将数据点分组，使得同组内的数据点比不同组的数据点更相似，这在市场细分到社交网络分析的各种应用中都非常重要。然而，聚类最具挑战性的方面之一在于确定最佳聚类数，这一决策对分析质量有着重要影响。 虽然大多数数据科学家依赖肘部图和树状图来确定K均值和层次聚类的最佳聚类数，但还有一组其他的聚类验证技术可以用来选择最佳的组数（聚类数）。我们将在sklearn.datasets.load_wine问题上使用K均值和层次聚类来实现一组聚类验证指标。以下的大多数代码片段都是可重用的，可以在任何数据集上使用Python实现。 接下来我们主要介绍以下主要指标： Gap统计量（Gap Statistics）（ !pip install --upgrade gap-stat[rust] ） Calinski-Harabasz指
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